深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 12029 篇文献，本页显示第 6261 - 6280 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6261 | 2024-10-20 |
Experience of observation skill workshop intervention for ophthalmologists in fellowship training
2024, F1000Research
DOI:10.12688/f1000research.148008.2
PMID:39421757
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研究论文 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 通过工作坊干预显著提高了眼科住院医师的观察技能 | 仅限于特定批次的住院医师，且样本量较小 | 评估干预性工作坊对眼科住院医师观察技能的影响 | 34名眼科住院医师的观察技能 | NA | NA | NA | NA | NA | 34名眼科住院医师（21名女性，13名男性） | NA | NA | NA | NA |
| 6262 | 2024-10-20 |
Automatic Detection and Classification of Modic Changes in MRI Images Using Deep Learning: Intelligent Assisted Diagnosis System
2024-Jan, Orthopaedic surgery
IF:1.8Q2
DOI:10.1111/os.13894
PMID:37933461
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研究论文 | 本研究探讨了基于单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络的自动检测和分类Modic变化（MCs）在MRI图像中的表现，并验证了深度学习网络辅助检测分类MCs的可行性 | 本研究首次将SSD和ResNet18网络结合用于MRI图像中Modic变化的自动检测和分类，并比较了观察者间和观察者与分类器间的一致性 | 研究样本量较小，且仅限于天津医院的数据，可能影响模型的泛化能力 | 验证深度学习模型在MRI图像中自动检测和分类Modic变化的可行性，并评估其与医生诊断的一致性 | Modic变化（MCs）在MRI图像中的自动检测和分类 | 计算机视觉 | 脊柱疾病 | 深度学习 | 单次多框检测器（SSD）和ResNet18网络 | MRI图像 | 内部数据集包含140名患者，外部测试数据集包含28名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 6263 | 2024-10-20 |
Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns
2024-Jan, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)
DOI:10.1002/advs.202304546
PMID:37964402
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研究论文 | 本文利用深度学习技术从多相粉末衍射图案中快速识别出一种新的准晶体 | 首次使用深度神经网络从多相粉末衍射图案中识别出准晶体，准确率超过92% | NA | 开发一种快速技术，用于从粉末衍射图案中识别准晶体，以促进新准晶体的发现 | Al-Si-Ru准晶体 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 深度神经网络 | 粉末衍射图案 | 440个粉末衍射图案 | NA | NA | NA | NA |
| 6264 | 2024-10-20 |
A Respiratory Motion Prediction Method Based on LSTM-AE with Attention Mechanism for Spine Surgery
2024, Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/cbsystems.0063
PMID:38188983
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研究论文 | 本文提出了一种基于LSTM-AE与注意力机制的呼吸运动预测方法，用于脊柱手术中减少呼吸运动引起的脊椎移动对手术精度的影响 | 提出了一种新的深度学习架构，结合LSTM-AE与注意力机制，能够在少量数据集上进行训练，并实现实时性能 | 实验仅收集了俯卧位患者的麻醉状态下的数据，未涵盖其他手术体位和状态 | 开发一种能够适应不同患者的呼吸运动预测方法，以提高脊柱手术的准确性和安全性 | 脊柱手术中的呼吸运动预测 | 机器学习 | NA | LSTM-AE与注意力机制 | LSTM-AE | 数据 | 俯卧位患者在全身麻醉下的数据 | NA | NA | NA | NA |
| 6265 | 2024-10-20 |
The Image-to-Physical Liver Registration Sparse Data Challenge: comparison of state-of-the-art using a common dataset
2024-Jan, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.11.1.015001
PMID:38196401
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研究论文 | 本文比较了在肝脏图像到物理注册稀疏数据挑战中，使用共同数据集的多种最先进注册方法的性能 | 引入了图像到物理肝脏注册稀疏数据挑战，以评估和比较不同注册方法在共同数据集上的表现 | 软组织变形增加了从稀疏器官表面描述符中准确推断解剖对齐的难度 | 评估稀疏数据注册方法的性能，并识别有效的策略和局限性，以指导图像到物理注册算法的进一步发展 | 肝脏图像到物理注册的稀疏数据注册方法 | 计算机视觉 | NA | 图像到物理注册 | NA | 图像 | 112个注册场景，基于具有159个亚表面验证目标的组织模拟假体 | NA | NA | NA | NA |
| 6266 | 2024-10-20 |
Enhancing Generic Reaction Yield Prediction through Reaction Condition-Based Contrastive Learning
2024, Research (Washington, D.C.)
DOI:10.34133/research.0292
PMID:38213662
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研究论文 | 本文提出了一种基于反应条件对比学习的双向编码器表示转换器（BERT）模型，用于增强通用反应产率预测 | 通过反应条件对比学习和化学反应掩码语言建模预训练任务，提高了模型对反应条件的敏感性，并提出了新的评分函数用于多步合成路线的评估 | NA | 提高深度学习辅助合成规划（DASP）算法在实际场景中的实用性 | 化学反应产率预测 | 机器学习 | NA | 对比学习 | BERT | 文本 | 包含12种反应类别的通用反应产率数据集 | NA | NA | NA | NA |
| 6267 | 2024-10-20 |
Deep learning-based size prediction for optical trapped nanoparticles and extracellular vesicles from limited bandwidth camera detection
2024-Jan-01, Biomedical optics express
IF:2.9Q2
DOI:10.1364/BOE.501430
PMID:38223178
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研究论文 | 本文提出了一种基于ResNet的方法，用于从有限带宽相机检测中准确预测光学陷阱中纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 该方法通过模拟纳米颗粒的受限布朗运动时间序列数据进行训练，实验证明其优于现有的尺寸预测算法，并能在较短的测量时间内保持高精度 | NA | 开发一种新的方法，用于在光学陷阱中准确预测纳米颗粒和细胞外囊泡的大小 | 光学陷阱中的纳米颗粒和细胞外囊泡 | 计算机视觉 | NA | 光学捕获 | ResNet | 图像 | 临床细胞外囊泡样本 | NA | NA | NA | NA |
| 6268 | 2024-10-19 |
Clinical impact of deep learning-derived intravascular ultrasound characteristics in patients with deferred coronary artery
2024-Dec-15, International journal of cardiology
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.ijcard.2024.132543
PMID:39265789
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研究论文 | 本研究旨在利用深度学习模型从血管内超声图像中提取几何参数和最大衰减（或钙化）负担指数，以预测非罪犯冠状动脉病变患者的不良预后 | 首次利用深度学习技术从血管内超声图像中提取几何参数和最大衰减（或钙化）负担指数，以预测非罪犯冠状动脉病变患者的不良预后 | 样本量相对较小，且仅限于非罪犯冠状动脉病变患者 | 识别和验证预测非罪犯冠状动脉病变患者长期不良预后的形态学标准 | 非罪犯冠状动脉病变患者 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | 1115名患者 | NA | NA | NA | NA |
| 6269 | 2024-08-07 |
Deep learning applications in digital pathology
2024-Nov, Nature reviews. Nephrology
DOI:10.1038/s41581-024-00870-w
PMID:39014062
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6270 | 2024-10-19 |
Deep learning radiomics based on ultrasound images for the assisted diagnosis of chronic kidney disease
2024-Nov, Nephrology (Carlton, Vic.)
DOI:10.1111/nep.14376
PMID:39134509
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研究论文 | 本研究旨在通过构建基于灰度超声图像的慢性肾病筛查模型，探讨超声图像在慢性肾病筛查中的价值 | 本研究创新性地融合了ResNet34和纹理特征，构建了用于慢性肾病及其分期筛查的深度学习模型 | 本研究仅使用了浙江省同德医院的1049名患者的4365张肾脏超声图像，样本量和数据来源有限 | 探讨超声图像在慢性肾病筛查中的应用价值 | 慢性肾病及其分期 | 计算机视觉 | 肾脏疾病 | 卷积神经网络 | ResNet34 | 图像 | 1049名患者，4365张肾脏超声图像 | NA | NA | NA | NA |
| 6271 | 2024-10-19 |
Diagnosing Cataracts in the Digital Age: A Survey on AI, Metaverse, and Digital Twin Applications
2024-Nov, Seminars in ophthalmology
IF:1.9Q2
DOI:10.1080/08820538.2024.2403436
PMID:39300918
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综述 | 研究探讨了白内障诊断的演变，重点关注传统方法和创新技术集成 | 引入人工智能、机器学习和深度学习技术，以及元宇宙、数字孪生和远程眼科技术，以提高诊断准确性和可及性 | NA | 解决传统白内障分级中的主观性问题，并评估新技术如何增强诊断准确性和可及性 | 白内障诊断 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 人工智能、机器学习、深度学习 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6272 | 2024-10-19 |
FCS videos: Fluorescence correlation spectroscopy in space and time
2024-Nov, Biochimica et biophysica acta. General subjects
DOI:10.1016/j.bbagen.2024.130716
PMID:39349260
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研究论文 | 本文介绍了通过深度学习将荧光相关光谱（FCS）的时间分辨率提高到秒级，从而实现FCS视频的技术，展示了其在脂质双层和细胞膜研究中的应用 | 本文通过深度学习将FCS的时间分辨率提高到秒级，实现了FCS视频，为分子过程研究提供了新的可能性 | FCS视频的测量时间仍然有限，通常在分钟级别 | 提高荧光相关光谱（FCS）的时间分辨率，实现FCS视频，以研究分子参数在空间和时间上的变化 | 脂质双层和细胞膜 | 生物医学 | NA | 荧光相关光谱（FCS） | 深度学习 | 视频 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6273 | 2024-10-19 |
Deep Learning Artificial Intelligence Predicts Homologous Recombination Deficiency and Platinum Response From Histologic Slides
2024-Oct-20, Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology
IF:42.1Q1
DOI:10.1200/JCO.23.02641
PMID:39083703
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepHRD的深度学习平台，用于从常规的苏木精和伊红染色（H&E）病理切片中预测同源重组缺陷（HRD）和铂类药物反应 | DeepHRD可以从常规的H&E染色切片中直接预测HRD，而不需要分子检测，这在多个独立数据集中得到了验证 | NA | 开发一种无需分子检测即可预测HRD和铂类药物反应的深度学习平台 | 乳腺癌和卵巢癌的H&E染色病理切片 | 数字病理学 | 乳腺癌和卵巢癌 | 深度学习 | 深度学习平台 | 图像 | 乳腺癌样本1008个，卵巢癌样本459个 | NA | NA | NA | NA |
| 6274 | 2024-10-19 |
Dual convolution-transformer UNet (DCT-UNet) for organs at risk and clinical target volume segmentation in MRI for cervical cancer brachytherapy
2024-Oct-18, Physics in medicine and biology
IF:3.3Q1
DOI:10.1088/1361-6560/ad84b2
PMID:39378904
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研究论文 | 本文提出了一种用于宫颈癌近距离放射治疗中MRI图像中危及器官和临床靶区体积自动分割的深度学习方法 | 设计了一种双卷积-变换器UNet（DCT-UNet）模型，并采用尺寸自适应多模型方法，显著提高了HR-CTV的分割效果 | NA | 开发一种自动分割方法，以提高宫颈癌近距离放射治疗中MRI图像中危及器官和临床靶区体积的分割精度和速度 | 宫颈癌近距离放射治疗中的MRI图像中的危及器官（膀胱、直肠、乙状结肠）和临床靶区体积（HR-CTV） | 计算机视觉 | 宫颈癌 | 深度学习 | DCT-UNet | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 6275 | 2024-10-19 |
Deep learning-based surgical step recognition for laparoscopic right-sided colectomy
2024-Oct-18, Langenbeck's archives of surgery
DOI:10.1007/s00423-024-03502-w
PMID:39419830
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的腹腔镜右半结肠切除术步骤识别模型，并评估了其识别性能 | 首次使用深度学习算法开发了腹腔镜右半结肠切除术的自动步骤识别模型 | 本研究为单中心回顾性研究，样本量有限，且仅包括了两种手术类型 | 开发和评估一种用于腹腔镜右半结肠切除术步骤识别的深度学习模型 | 腹腔镜右半结肠切除术的手术步骤 | 计算机视觉 | 结肠癌 | 深度学习 | NA | 视频 | 78名患者，其中35名进行了腹腔镜回盲部切除术，44名进行了腹腔镜右半结肠切除术 | NA | NA | NA | NA |
| 6276 | 2024-10-19 |
Camera-Based Respiratory Imaging System for Monitoring Infant Thoracoabdominal Patterns of Respiration
2024-Oct-17, IEEE journal of biomedical and health informatics
IF:6.7Q1
DOI:10.1109/JBHI.2024.3482569
PMID:39418142
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研究论文 | 本文提出了一种基于摄像头的呼吸成像系统，用于监测婴儿胸腹呼吸模式 | 利用摄像头传感器空间冗余性分析婴儿胸腹呼吸运动，并引入多专家对比学习策略以解决临床训练数据有限和受试者变异性问题 | NA | 开发一种新的视频监测方法，用于评估婴儿胸腹呼吸模式，揭示视频健康监测在新生儿护理中的新应用 | 婴儿胸腹呼吸模式 | 计算机视觉 | NA | 光学流 | 深度学习算法 | 视频 | 44名婴儿 | NA | NA | NA | NA |
| 6277 | 2024-10-19 |
Development trends and knowledge framework of artificial intelligence (AI) applications in oncology by years: a bibliometric analysis from 1992 to 2022
2024-Oct-16, Discover oncology
IF:2.8Q2
DOI:10.1007/s12672-024-01415-0
PMID:39406991
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综述 | 本文通过文献计量分析方法，探讨了1992年至2022年间人工智能在肿瘤学领域的应用趋势和知识框架 | 本文首次通过文献计量分析方法，全面评估了人工智能在肿瘤学领域的研究热点和发展趋势 | 本文主要依赖于文献计量分析，可能忽略了某些非文献形式的创新和研究进展 | 探讨人工智能在肿瘤学领域的应用趋势和研究热点 | 1992年至2022年间发表的与人工智能在肿瘤学领域相关的文献 | 机器学习 | 肿瘤 | 文献计量分析 | NA | 文献 | 共分析了7815篇文章，涉及35098位作者和1492种期刊 | NA | NA | NA | NA |
| 6278 | 2024-10-19 |
A Rapid Adaptation Approach for Dynamic Air-Writing Recognition Using Wearable Wristbands with Self-Supervised Contrastive Learning
2024-Oct-16, Nano-micro letters
IF:31.6Q1
DOI:10.1007/s40820-024-01545-8
PMID:39407061
|
研究论文 | 本文提出了一种利用自监督对比学习进行动态空中书写识别的快速适应方法，通过穿戴式腕带系统实现 | 该方法通过自监督对比学习，能够快速适应多种场景，且仅需少量标注数据进行微调 | NA | 开发一种能够快速适应多种任务的穿戴式腕带系统，用于动态手势识别 | 穿戴式腕带系统及其在动态手势识别中的应用 | 计算机视觉 | NA | 自监督对比学习 | NA | 信号 | 少量标注数据 | NA | NA | NA | NA |
| 6279 | 2024-10-19 |
A deep learning approach for line-level Amharic Braille image recognition
2024-10-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-73895-7
PMID:39406793
|
研究论文 | 本文提出了一种结合CNN和BiLSTM网络的深度学习模型，用于阿姆哈拉盲文图像的行级识别 | 首次提出了一种无需大量图像预处理和后处理的序列到序列学习方法，用于阿姆哈拉盲文图像的识别 | NA | 解决阿姆哈拉盲文图像识别中的半字符识别和字符分割问题 | 阿姆哈拉盲文图像的行级识别 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | CNN和BiLSTM网络 | 图像 | 训练集包含1800行图像，验证集包含200行图像，图像尺寸为32×256和48×256 | NA | NA | NA | NA |
| 6280 | 2024-10-19 |
Comparison of deep and conventional machine learning models for prediction of one supply chain management distribution cost
2024-Oct-15, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-024-75114-9
PMID:39406828
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研究论文 | 比较深度学习和传统机器学习模型在供应链管理分销成本预测中的应用 | 使用卷积神经网络（CNN）进行供应链管理分销成本预测，并展示了其在准确性上的优势 | 未提及 | 优化供应链管理分销成本预测的准确性 | 供应链管理分销成本 | 机器学习 | NA | 卷积神经网络（CNN） | 卷积神经网络（CNN） | 数据 | 180,519个开源数据点 | NA | NA | NA | NA |